backbone方面问题

请问做yolox的train时。显示backbone未导入。我怎么查看我到底没导入什么呢

您好，关于YoloX算法训练过程中，如果出现了backbone未导入的问题，可能是因为您没有正确配置模型，或者没有正确安装相关的依赖库。您可以检查以下几个方面来确定原因并解决问题：

1.检查模型配置文件：正确配置模型文件中的backbone，确保模型参数正确。

2.检查依赖库：确保您已正确安装所需的依赖库，如torch，opencv等库。

3.检查文件路径：确认模型文件、数据文件等文件路径是否正确，是否能够正确的被访问。

4.检查是否正确导入了相应的库：确认您是否正确导入了torch.nn作为backbone的父类，如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
from yolox.backbone import CSPDarknet

class YOLOX(nn.Module):
    def __init__(self, backbone:nn.Module,
                 num_classes=80, width_mult=1.0, depth_mult=1.0,
                 in_channels=3, act="silu", depthwise=False, onnx_export=False):
        super(YOLOX, self).__init__()

        if isinstance(backbone, nn.Sequential):
            backbone = backbone[0]

        assert isinstance(backbone, CSPDarknet)
        
        ...

希望这些提示能对您有所帮助，如有其他问题，欢迎继续提问。

• 这篇博客也许可以解决你的问题👉 ：轻量化backbone
• 除此之外, 这篇博客: 深度学习常用的backbone有哪些中的 4.4 yolo其他模型的backbone 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• • YOLOv6的Backbone不再使用Cspdarknet，而是转为比Rep更高效的EfficientRep；它的Neck也是基于Rep和PAN搭建了Rep-PAN；而Head则和YOLOX一样，进行了解耦，并且加入了更为高效的结构。
  • YOLOF的backbone为ResNet，You Only Look One-level Feature（YOLOF）
  • YOLOE的backbone由CSPRepResStage(CSPNet+RMNet)构成，核心block为为RepRes-Block，通过结合Residual Connections和Dense Connections，用于YOLOE的主干和颈部。作者使用RepResBlock构建类似于ResNet的网络，称之为CSPRepResNet(图3(d)，ESE制SE注意力模块)
    
  • YOLOv7的backbone为ELAN。ELAN结构通过控制最短最长的梯度路径，更深的网络可以有效地学习和收敛。基于ELAN设计的E-ELAN 用expand、shuffle、merge cardinality来实现在不破坏原有梯度路径的情况下不断增强网络学习能力的能力。